2020년 초부터 오프라인 네트워크가 팬데믹으로 인해 봉쇄되면서 온라인 비즈니스의 중요성을 더욱 강조되고 있습니다. 기존 오프라인 마케팅에 전력을 두었던 비즈니스뿐만 아니라 온라인에 근간한 비즈니스도 마찬가지로 온라인 마케팅 투자에 총력을 기울이고 있습니다.
온라인 마케팅은 오프라인 마케팅과 달리 전적으로 데이터에 기반하여 성과가 측정됩니다. 또한 모든 데이터는 정확한 계측에 의해 기반하기 때문에 데이터를 적절하게 이해하고 분석할 수 있다면 이를 통해 신뢰할 수 있는 유의미한 결론을 도출할 수 있습니다.
그런 이유로 마케터에게 데이터는 무엇보다 중요합니다. 데이터가 어떤 기준으로 집계되는지 그리고 해당 데이터가 어떤 의미를 가지는지 이해하지 않는다면 마케팅 행위 자체가 불필요한 자원 낭비에 불과할 수 있기 때문입니다. 그렇다면 마케터가 자주 저지르는 데이터 분석 실수는 어떤 것들이 있을까요?
잘못된 통계 기간
대부분의 비즈니스는 일정 사이클을 가지고 움직입니다. 마케팅의 가장 궁극 목적인 매출이 팽창하는 구간이 있고 정체하는 구간이 있습니다. 외부적 요인에 의하여 사이클에 변수가 발생할 수 있으나 특별한 외부 요인 없이 대부분의 비즈니스는 사이클에 의해 움직입니다. 예를 들어 계절 용품을 판매한다고 가정하였을 때, 하절기 매출과 동절기 매출을 비교할 수 없습니다. 유의미한 데이터 보고가 되기 위해서는 동기간의 데이터의 변인이 최대한 통제가 되어야 하며, 불가피하게 발생한 변수에 대해서는 보고 시 반드시 언급이 되어야 합니다.
채널 기여 분석
온라인 마케팅에는 복수의 채널을 통해 진행되는 경우가 많습니다. 네이버와 구글과 같은 검색엔진, 페이스북, 인스타그램, 트위터와 같은 소셜 그리고 수많은 블로그 채널 등 마케팅은 전반적으로 복수 채널로 진행됩니다. 사용자의 구매 여정은 단수 채널에서 이루어지지 않는 경우가 대부분일 텐데요. 예를 들어 인스타그램 광고를 통해 제품을 접한 사용자가 며칠 후 해당 브랜드를 기억하여 구글 검색을 하고 검색 결과 내 구글 광고를 클릭하여 제품을 둘러본 후, 몇 시간 후 네이버에서 브랜드 키워드로 검색하여 브랜드 검색광고를 통해 제품을 구매했다고 할 때, 마케터는 어떤 플랫폼에 최대 기여를 두어야 할까요? 브랜드 인지도를 높인 인스타그램 광고일까요? 제품을 둘러볼 수 있는 기회가 되었던 구글 검색 광고일까요? 제품을 구매한 네이버 브랜드 검색 광고일까요? 대부분의 마케터들은 단순히 매출이 발생한 마지막 클릭에 대한 기여를 가장 높게 부여합니다. 때로는 마지막 클릭에 100% 기여를 할당하기도 합니다. 그러나 마케터는 해당 제품이 혹은 비즈니스가 마케팅 퍼넬의 어느 위치를 공략해야 할지 판단하여 기여도를 부여해야 합니다.
잘못된 지표에 집중
마케팅 성과를 분석하는 지표는 정말 많습니다. 노출, 클릭, 세션, 사용자 수, 새로운 사용자 수, 클릭률, 이탈률, 사용자가 머문 시간, 전환, 소스, 매체 등등 너무나도 많은 지표가 사용됩니다. 그러나 프로젝트의 목적이 될 수 있는 지표는 가장 영향력이 있는 지표여야 합니다. 재화를 판매하는 비즈니스는 클릭률, 이탈률 보다 매출 전환이 주요 성과 지표(KPI)가 되어야 하며, 일부 비즈니스는 문의 전환이 온라인에서의 주요 성과 지표가 될 것입니다. 그러나 프로젝트 과정에서 자칫 보조지표에 집착하여 목표를 잊는 경우가 발생합니다. 클릭률을 높인다고 하여도 클릭수가 늘지 않다면 의미가 없고 이탈률을 낮춘다고 하여도 전환이 발생하지 않으면 무의미합니다. 잘못된 KPI 설정 혹은 보조지표에 대한 집착은 비즈니스에 큰 손실을 입힐 수 있습니다. 보조 지표에 집중한 나머지 중요한 지표에 적절한 마케팅 자원을 할당지 못하게 될 수도 있기 때문입니다.
잘못된 데이터 소스
복수의 플랫폼을 사용하다 보면 플랫폼 간의 시스템 차이로 인한 데이터의 간극이 발생할 수 있습니다. 대부분의 웹마스터 및 마케터들이 구글 애널리틱스로 로그를 분석할 텐데요. 네이버 광고, 픽셀 광고 등의 데이터가 구글 애널리틱스에 정확하게 집계되지 않을 수 있습니다. 추적 태그의 문제일 수도 있고, 클릭과 세션 등 미묘한 집계 기준의 차이 때문일 수 있습니다. 마케터라면 원 데이터를 분석할 수 있는 채널을 확보해야 합니다. 구글 광고, 네이버 광고, 픽셀 데이터를 확인하고 애널리틱스에 적용되는지 지속적인 확인이 필요합니다. 보고서에는 정확한 데이터가 집계되어야 하며, 마케터는 편의상 이유로 데이터 검증 없이 애널리틱스 집계 데이터만 보고해서는 안 됩니다. 플랫폼 간의 차이를 100% 일치할 수 있도록 집착할 필요도 없지만 적당히 정확하다고 판단되는 데이터를 참고해서도 안될 것입니다.
잘못된 데이터 시각화
보고서의 데이터는 보고를 받은 수용자 입장에서 이해하기 쉽도록 표현되어야 합니다. 데이터를 표현할 수 있는 수많은 시각화 형식이 있으나 디자인적 요소를 지나치게 고려하거나, 데이터가 표현하고자 하는 부분을 적절하게 반영하지 않을 경우 데이터는 오히려 의도와 반대로 저항 요소로 작용하거나 데이터의 의미가 희석되기도 합니다. 예를 들어 아래와 같이 편차가 적은 데이터의 경우 원 그래프보다는 선 그래프를 활용하는 것이 데이터를 확인하기 편하며 설득력 있어 보이는 것과 같습니다.
온라인/오프라인 데이터 병합
현재가 온라인 비즈니스가 중요한 시점이기는 하지만 온라인이 전부는 아닙니다. 아직까지 많은 비즈니스는 오프라인을 통해 진행되고 있으며, 온라인과 오프라인이 병행되는 비즈니스가 대부분일 것입니다. 온라인 마케팅은 플랫폼을 통해 데이터가 자동으로 집계되지만 오프라인 성과는 그렇지 않습니다. 예를 들어 온라인을 통해 제품을 둘러본 후 오프라인 매장에 방문하여 제품을 구매하는 경우가 대표적인 사례일 텐데요. 대부분의 비즈니스는 유기적인 구조를 갖기 때문에 어느 한쪽으로 절대적인 비중을 둘 수 없고, 그 비중조차 상황에 따라 가변적입니다. 마케터는 온라인과 오프라인을 동시에 바라볼 수 있어야 합니다. 두 데이터가 병합되어야 전체 사이클을 이해할 수 있습니다.
결론 없는 데이터
마케터가 데이터를 활용한다는 것은 과거의 결과물인 데이터를 가지고 의미를 찾고 이를 활용하여 향후 진행된 방향에 대한 결과를 제시하는 것입니다. 데이터 없이 방향을 제시할 수 없지만, 분석되지 않은 데이터만으로는 아무런 의미가 없습니다. 화려한 차트와 방대한 데이터를 열거하지만 결론이 없는 보고서는 무용지물인 것입니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 의미 있는 결론을 도출하고 앞으로 나아가야 할 마케팅 방향 및 전략을 제시하는 것이 마케터의 역할입니다.
